La physical AI si sta affermando come una delle espressioni più rilevanti nel panorama dell'intelligenza artificiale applicata al mondo fisico. Amulya Vishwanath, fondatrice e managing partner di Techable Ventures, con una significativa esperienza pregressa in Nvidia, propone una lettura cauta e approfondita del settore. Secondo la sua analisi, la robotica non ha ancora raggiunto il suo “momento ChatGPT”, ma si trova piuttosto in una fase preliminare, che lei definisce l'era Lego. In questo stadio, startup, ricercatori e grandi aziende sono attivamente impegnati nell'assemblaggio dei componenti fondamentali che renderanno possibile l'avvento di una nuova generazione di macchine intelligenti.
La physical AI e il punto di svolta della robotica
Il fulcro dell'analisi di Vishwanath è che la physical AI non può essere misurata con la stessa rapidità e le stesse metriche dei modelli linguistici. Nel campo del software, l'impatto di ChatGPT è stato accelerato da interfacce utente intuitive, infrastrutture cloud mature e una distribuzione immediata e capillare. Al contrario, ogni progresso nella robotica deve confrontarsi con la complessità intrinseca dei componenti fisici, le rigorose esigenze di sicurezza, i costi industriali elevati, la precisione di sensori e attuatori, e la necessità di operare in ambienti reali, spesso imprevedibili.
Vishwanath osserva che il settore sta attualmente ripensando e ricostruendo i “mattoni” fondamentali: dalle mani robotiche agli attuatori avanzati, dal software di controllo sofisticato ai robot general-purpose e ai sistemi altamente specializzati.
La metafora dell'era Lego risulta particolarmente calzante, poiché indica un mercato ancora fortemente modulare. I singoli pezzi esistono e sono in fase di sviluppo, ma devono raggiungere livelli ottimali di affidabilità, interoperabilità e scalabilità prima di poter generare applicazioni di massa e diffondersi su larga scala.
Dall'esperienza in Nvidia al capitale di rischio
La traiettoria professionale di Amulya Vishwanath è tanto significativa quanto la sua tesi tecnologica. Prima di fondare Techable Ventures, ha ricoperto il ruolo di product marketer in Nvidia per quasi sette anni e, in precedenza, ha lavorato in realtà poi acquisite da Intel e Molex. Questo percorso professionale le ha fornito una profonda comprensione dell'intersezione tra hardware, software e dinamiche di mercato.
Nel contesto della physical AI, l'innovazione non dipende esclusivamente dall'algoritmo, ma in larga parte dalla capacità di integrare e implementare efficacemente questi sistemi in contesti operativi concreti, come fabbriche, ospedali e settori della logistica.
Un altro tema cruciale emerso è quello del talento. La competizione per ingegneri e ricercatori altamente qualificati è già riconosciuta come uno dei principali fattori difensivi e competitivi del settore. Le startup e i fondi di investimento si trovano a dover competere con l'attrattiva esercitata da giganti tecnologici come Nvidia e Anthropic, che sono in grado di concentrare competenze rare e ingenti capitali. Per un investitore specializzato, la capacità di aiutare i fondatori delle startup ad accedere ai professionisti più adatti può trasformarsi in un tangibile vantaggio competitivo.
Oltre i robot: materiali, medicina e industria
L'ambito della physical AI si estende significativamente oltre la mera robotica tradizionale. Questa disciplina è descritta come un più ampio insieme di tecniche che promettono di rivoluzionare diversi settori, andando oltre le applicazioni convenzionali dei robot e aprendo nuove frontiere per l'innovazione tecnologica e industriale.
